Entendiendo y previniendo las alucinaciones de la IA

Resumen

Las alucinaciones de la IA ocurren cuando un asistente de IA genera información que parece confiable pero es tácticamente incorrecta. Este artículo explica qué son las alucinaciones, cómo ISMS Copilot las minimiza y cómo puede verificar el contenido generado por IA para garantizar su exactitud y confiabilidad.

A quién va dirigido

Este artículo es para:

• Profesionales de cumplimiento que se preparan para auditorías

• Gestores de riesgos que evalúan la confiabilidad de la IA

• Cualquier persona que utilice contenido de cumplimiento generado por IA

• Usuarios que desean comprender las limitaciones de la IA y las mejores prácticas

¿Qué son las alucinaciones de la IA?

Definición

Las alucinaciones de la IA son casos en los que un modelo de IA genera información que:

• Suena segura y autoritaria

• Parece plausible superficialmente

• Es tácticamente incorrecta o fabricada

• Puede mezclar información real con detalles falsos

Tipos comunes de alucinaciones

1. Hechos fabricados

• Inventar números de control ISO que no existen

• Citar regulaciones o estándares inexistentes

• Crear requisitos de cumplimiento ficticios

• Inventar estadísticas o puntos de datos

Ejemplo: "El control A.15.3 de ISO 27001 requiere pruebas de penetración trimestrales". (A.15.3 no existe en ISO 27001:2022)

2. Detalles incorrectos

• Recordar mal requisitos de control específicos

• Confundir controles entre diferentes marcos de trabajo

• Mezclar versiones de estándares obsoletos con los actuales

• Describir incorrectamente los procesos de certificación

Ejemplo: "ISO 27001:2022 tiene 133 controles en el Anexo A". (En realidad tiene 93 controles)

3. Suposiciones con exceso de confianza

• Presentar una interpretación como un requisito definitivo

• Exponer prácticas específicas de una organización como reglas universales

• Afirmar certeza sobre enfoques de implementación

• Simplificar en exceso escenarios de cumplimiento complejos

Ejemplo: "Todas las implementaciones de ISO 27001 deben usar cifrado AES-256". (Los estándares permiten flexibilidad al elegir los controles adecuados)

4. Confusión de contexto

• Mezclar guías de diferentes marcos de cumplimiento

• Aplicar requisitos específicos de una industria de forma universal

• Confundir recomendaciones con requisitos obligatorios

• Combinar requisitos legales de diferentes jurisdicciones

Por qué ocurren las alucinaciones

Las alucinaciones de la IA ocurren porque los modelos de lenguaje:

• Generan texto probabilístico: Predicen qué palabras deben seguir basándose en patrones, no en hechos

• Carecen de base en el mundo real: Realmente no entienden lo que están diciendo

• Rellenan vacíos de conocimiento: Cuando no están seguros, pueden generar contenido que suena plausible

• Combinan información: Pueden mezclar detalles de diferentes fuentes de forma incorrecta

Cómo ISMS Copilot minimiza las alucinaciones

1. Inyección Dinámica de Conocimiento del Marco (v2.5)

A partir de febrero de 2025, ISMS Copilot v2.5 casi elimina las alucinaciones para preguntas específicas de marcos de trabajo mediante la inyección dinámica de conocimiento:

Cómo funciona:

• Detección de Marco: La detección basada en Regex identifica menciones de marcos en sus preguntas (ISO 27001, GDPR, SOC 2, HIPAA, CCPA, NIS 2, DORA, ISO 42001, ISO 27701)

• Inyección de Conocimiento: El conocimiento verificado del marco se inyecta en el contexto de la IA antes de que genere una respuesta

• Respuestas fundamentadas: La IA responde basándose en el conocimiento proporcionado, no en suposiciones de sus datos de entrenamiento

• Detección Confiable: La detección no basada en IA (patrones regex) garantiza un 100% de confiabilidad cuando se mencionan los marcos

Marcos compatibles con inyección de conocimiento:

• ISO 27001:2022, ISO 42001:2023, ISO 27701:2025

• SOC 2, HIPAA, GDPR, CCPA

• NIS 2, DORA

2. Datos de entrenamiento especializados

Más allá de la inyección de conocimiento, ISMS Copilot está entrenado con conocimientos especializados de cumplimiento:

Base del entrenamiento:

• Biblioteca patentada de cientos de proyectos de cumplimiento del mundo real

• Conocimiento práctico de implementación de consultores experimentados

• Guía específica de marcos a través de múltiples estándares de cumplimiento

• Datos obtenidos legalmente y anonimizados que cumplen con los requisitos de derechos de autor de la UE

3. Reconocimiento explícito de incertidumbre

ISMS Copilot está diseñado para admitir cuando no está seguro:

Lo que verá:

• "Es probable que todavía cometa errores. Por favor, verifique esta información..."

• "Si bien puedo ofrecer una guía general, debe consultar el estándar oficial..."

• "Para fines de auditoría, por favor coteje esto con ISO 27001:2022..."

• "Esto se basa en prácticas comunes, pero su implementación puede variar..."

Por qué es importante:

Reconocer la incertidumbre le ayuda a:

• Reconocer cuándo se necesita una verificación adicional

• Comprender el nivel de confianza de las respuestas de la IA

• Evitar confiar ciegamente en información potencialmente incierta

• Tomar las medidas adecuadas para validar el contenido crítico

4. Limitación de alcance

ISMS Copilot se mantiene dentro de su área de experiencia:

Qué previene esto:

• Alucinar información fuera del dominio del cumplimiento

• Mezclar conocimientos no relacionados en las respuestas de cumplimiento

• Intentar responder preguntas más allá de su entrenamiento

• Proporcionar orientación sobre temas donde tiene conocimiento limitado

Cómo funciona:

• La IA redirige cortésmente las preguntas fuera de tema hacia el enfoque de cumplimiento

• Reconoce las limitaciones cuando se le pregunta sobre temas desconocidos

• Sugiere consultar a los expertos adecuados para preguntas que no sean de ISMS

5. Restricciones de protección de derechos de autor

La IA está diseñada para NO reproducir estándares protegidos por derechos de autor:

En lugar de alucinar el texto del estándar:

• Le dirige a comprar los estándares oficiales de fuentes autorizadas

• Proporciona orientación basada en los principios del marco

• Explica los objetivos de control sin citar el texto exacto

• Evita repetir mecánicamente contenido potencialmente protegido por derechos de autor

Mejores prácticas de verificación

Para profesionales de cumplimiento

1. Cotejo con estándares oficiales

Qué verificar:

• Números y descripciones de controles

• Requisitos obligatorios frente a recomendados

• Lenguaje regulatorio específico

• Criterios y procesos de certificación

Cómo verificar:

1. Mantenga accesibles los estándares oficiales (ISO 27001:2022, criterios SOC 2, etc.)

2. Busque los números de control citados en el estándar real

3. Compare las descripciones generadas por la IA con el texto oficial

4. Verifique los números de versión del estándar (2013 frente a 2022)

2. Validar la guía de implementación

Preguntas que hacer:

• ¿Este enfoque se adapta al contexto de nuestra organización?

• ¿Es esta implementación realista para nuestros recursos?

• ¿Faltan consideraciones específicas de la industria?

• ¿Aceptaría un auditor esto como evidencia?

Proceso de prueba:

1. Revise las políticas o procedimientos generados por la IA

2. Adáptelos al contexto específico de su organización

3. Haga que un experto en cumplimiento o un auditor los revise

4. Pruebe la implementación antes de confiar en ella

3. Comprobar la consistencia interna

Señales de alerta a observar:

• Declaraciones contradictorias dentro de la misma respuesta

• Números de control que parecen inusuales (ej. A.27.5 cuando el estándar solo llega al A.8)

• Requisitos que entran en conflicto con principios conocidos del marco

• Mandatos demasiado específicos que los marcos suelen dejar flexibles

4. Verificar estadísticas y puntos de datos

Cuando la IA proporciona números:

• Número de controles en un estándar

• Estadísticas o porcentajes de cumplimiento

• Estimaciones de tiempos para la certificación

• Estimaciones de costos para la implementación

Pasos de verificación:

1. Verifique la documentación oficial del estándar para los conteos

2. Busque los estudios o informes citados

3. Reconozca que los plazos y costos varían ampliamente

4. Trate las estimaciones como una guía general, no como garantías

Para auditores y evaluadores

1. Distinguir el contenido generado por IA del redactado por humanos

Posibles indicadores de contenido de IA:

• Lenguaje genérico, similar a una plantilla

• Falta de detalles específicos de la organización

• Cobertura demasiado exhaustiva sin profundidad

• Formato perfecto pero sin relevancia contextual

Qué buscar:

• Evidencia de personalización organizacional

• Detalles de implementación específicos

• Comprensión contextual de los procesos de negocio

• Integración con las políticas y procedimientos existentes

2. Evaluar la profundidad de la implementación

Preguntas para indagar:

• ¿Puede el personal explicar la política con sus propias palabras?

• ¿Existen ejemplos concretos de la aplicación de la política?

• ¿Coincide la documentación con la práctica real?

• ¿Existen pistas de auditoría que muestren el cumplimiento de la política?

Escenarios comunes de alucinación

Escenario 1: Citas de control incorrectas

Ejemplo de alucinación:

"Para cumplir con el control A.14.2 de ISO 27001, debe realizar pruebas de penetración anuales".

Por qué está mal:

• ISO 27001:2022 no tiene la sección A.14 (reestructurada respecto a la versión 2013)

• La numeración de controles cambió entre versiones

• Las pruebas anuales son una interpretación, no un requisito

Cómo detectarlo:

1. Compruebe con qué versión de ISO 27001 está trabajando

2. Busque el control real en el Anexo A

3. Verifique el lenguaje del requisito en el estándar oficial

Escenario 2: Mezcla de marcos de trabajo

Ejemplo de alucinación:

"ISO 27001 requiere una auditoría SOC 2 Tipo II anualmente".

Por qué está mal:

• ISO 27001 y SOC 2 son marcos separados e independientes

• La certificación ISO 27001 es su propio proceso de auditoría

• SOC 2 Tipo II es un compromiso de aseguramiento diferente

Cómo detectarlo:

• Comprenda los límites de cada marco

• Reconozca cuándo se están confundiendo los marcos

• Pregunte: "¿Realmente este marco requiere esto?"

Escenario 3: Requisitos demasiado prescriptivos

Ejemplo de alucinación:

"El GDPR exige el cifrado AES-256 para todos los datos personales".

Por qué está mal:

• El GDPR requiere seguridad "adecuada", no algoritmos específicos

• La fuerza del cifrado debe coincidir con el nivel de riesgo

• Las organizaciones tienen flexibilidad para elegir los controles

Cómo detectarlo:

• Desconfíe de los mandatos técnicos demasiado específicos

• Compruebe si la regulación utiliza un lenguaje basado en principios

• Reconozca que los marcos basados en riesgo permiten flexibilidad

Escenario 4: Plazos de certificación fabricados

Ejemplo de alucinación:

"La certificación ISO 27001 tarda exactamente de 6 a 9 meses de principio a fin".

Por qué es engañoso:

• Los plazos varían mucho según el tamaño, la madurez y los recursos de la organización

• Algunas organizaciones tardan 3 meses, otras más de 2 años

• La complejidad de la implementación marca el plazo, no un calendario fijo

Cómo detectarlo:

• Reconozca que las estimaciones de plazos son solo eso: estimaciones

• Considere el contexto específico de su organización

• Consulte con auditores o consultores para una planificación realista

Uso eficaz de las respuestas de la IA

Trate la IA como un borrador, no como un resultado final

Flujo de trabajo recomendado:

1. Generar: Use ISMS Copilot para crear borradores iniciales de políticas o procedimientos

2. Revisar: Un experto en cumplimiento revisa la exactitud y exhaustividad

3. Personalizar: Adaptar al contexto organizacional, procesos y perfil de riesgo

4. Verificar: Cotejar con estándares y regulaciones oficiales

5. Validar: Probar la viabilidad y efectividad de la implementación

6. Aprobar: Firma final de un profesional de cumplimiento calificado

Haga preguntas de seguimiento

Cuando algo parezca extraño:

• "¿Puedes aclarar de qué versión de ISO 27001 es este control?"

• "¿Cuál es la fuente de este requisito?"

• "¿Es este un requisito obligatorio o una recomendación?"

• "¿Cómo se aplica esto a [industria/contexto específico]?"

Beneficios:

• Ayuda a la IA a proporcionar información más específica y precisa

• Aclara áreas de incertidumbre

• Identifica posibles alucinaciones a través de inconsistencias

Proporcione contexto para mejorar la precisión

Incluya en sus preguntas:

• El tamaño y la industria de su organización

• La versión específica del marco con la que está trabajando

• Nivel de madurez actual de su SGSI

• Requisitos regulatorios específicos de su jurisdicción

Ejemplo de pregunta contextualizada:

"Somos una empresa SaaS de 50 personas que implementa ISO 27001:2022 por primera vez. ¿Cuáles son los pasos clave para implementar políticas de control de acceso para el control 5.15 del Anexo A?"

Cuándo confiar en las respuestas de la IA

Escenarios con mayor confianza

Las respuestas de la IA suelen ser más confiables para:

• Resúmenes y principios generales de los marcos de trabajo

• Enfoques de implementación comunes

• Pasos típicos de preparación de auditorías

• Mejores prácticas generales de cumplimiento

• Lluvia de ideas para el contenido de políticas

• Comprender los objetivos de control

Escenarios con menor confianza

Sea extra cauteloso y verifique cuando la IA proporcione:

• Números de control o citas específicas

• Lenguaje o requisitos regulatorios exactos

• Estadísticas, porcentajes o puntos de datos

• Plazos o estimaciones de costos

• Interpretaciones o consejos legales

• Matices de cumplimiento específicos de la industria

Educando a su equipo

Capacitar al personal sobre las limitaciones de la IA

Mensajes clave a comunicar:

• La IA es una herramienta para asistir, no para reemplazar, la experiencia en cumplimiento

• Todo el contenido generado por IA debe ser revisado y verificado

• Las alucinaciones pueden ocurrir incluso con una IA especializada

• Las decisiones críticas requieren juicio humano y verificación

Establecimiento de procesos de revisión

Gobernanza recomendada:

1. Designar revisores calificados para el contenido generado por IA

2. Crear listas de verificación para la verificación (números de control, requisitos, etc.)

3. Mantener el acceso a los estándares oficiales para el cotejo

4. Documentar la revisión y aprobación para las pistas de auditoría

5. Rastrear casos de alucinaciones para mejorar las instrucciones (prompts)

Informar sobre alucinaciones

Ayude a mejorar el sistema

Si identifica una alucinación en las respuestas de ISMS Copilot:

1. Documente la alucinación:

   • Su pregunta o instrucción exacta

   • La respuesta de la IA (captura de pantalla)

   • Qué era incorrecto

   • La información correcta (con la fuente)

2. Informa al soporte técnico:

   • Haga clic en el menú de usuario → Centro de ayuda → Contactar soporte

   • Incluya "Hallucination Report" en el asunto

   • Proporcione la documentación del paso 1

3. Soporte investigará y podrá actualizar los datos de entrenamiento o las salvaguardas

Salvaguardas técnicas

Cómo ISMS Copilot limita el riesgo de alucinación

Enfoques arquitectónicos:

• Entrenamiento especializado en el dominio del cumplimiento (no conocimiento general)

• Reconocimiento de incertidumbre en las instrucciones del sistema

• Restricciones de alcance para evitar respuestas fuera del dominio

• Protecciones de derechos de autor que evitan el texto fabricado de estándares

• Actualizaciones periódicas de la base de conocimientos con los estándares actuales

Mejoras futuras

ISMS Copilot trabaja continuamente para reducir las alucinaciones mediante:

• Ampliación de los datos de entrenamiento con conocimiento de cumplimiento verificado

• Implementación de generación aumentada por recuperación (RAG) para citas de fuentes

• Añadir puntuaciones de confianza a las respuestas

• Mejorar la conciencia sobre las versiones de los marcos de trabajo

• Desarrollar mecanismos de verificación de hechos

Comparación: ISMS Copilot frente a herramientas de IA general

Resumen de mejores prácticas

Para máxima precisión

• ✓ Proporcione contexto específico en sus preguntas

• ✓ Especifique versiones de marcos (ISO 27001:2022, no solo "ISO 27001")

• ✓ Pida explicaciones, no solo respuestas

• ✓ Coteje los números de control con los estándares oficiales

• ✓ Verifique estadísticas, plazos y afirmaciones específicas

• ✓ Trate el resultado de la IA como un primer borrador que requiere revisión experta

• ✓ Informe de las alucinaciones para ayudar a mejorar el sistema

Señales de alerta a observar

• ✗ Mandatos demasiado específicos donde los marcos permiten flexibilidad

• ✗ Números de control que parecen inusuales o incorrectos

• ✗ Declaraciones contradictorias dentro de la misma respuesta

• ✗ Mezcla de requisitos de diferentes marcos

• ✗ Estadísticas sin fuentes

• ✗ Declaraciones absolutas ("debe siempre", "nunca se permite")

Pasos siguientes

• Conozca otras medidas de seguridad y salvaguardas de la IA

• Empiece a hacer mejores preguntas para obtener respuestas precisas

• Configure espacios de trabajo para organizar proyectos de cumplimiento

• Visite el Trust Center para obtener información detallada sobre la gobernanza de la IA

Obtener ayuda

Para preguntas sobre la exactitud de la IA y las alucinaciones:

• Revise el Trust Center para detalles sobre la gobernanza de la IA

• Contacte con soporte para informar sobre alucinaciones específicas

• Incluya "Hallucination Report" en la línea del asunto para un enrutamiento más rápido

• Proporcione ejemplos detallados para ayudar a mejorar el sistema